Две ошибки ИИ-трансформации и почему 42% компаний свернули проекты

29 апреля 2026

Автор: Крыльцов Владимир, директор по информационным технологиям, ГК ФСК

Рост инвестиций в искусственный интеллект и параллельное отрезвление рынка заставляют бизнес пересматривать подходы к внедрению ИИ. Сейчас, в кризисный период, особенно важно начать считать возврат инвестиций от внедрения любых инициатив. Раньше компании ограничивались запуском пилотных проектов в отдельных департаментах, часто без чёткой привязки к финансовым показателям, да, этот подход позволял демонстрировать инновационность, но не приводил к ощутимым изменениям в P&L.

Но правила игры меняются и на фоне ужесточения требований к эффективности произошел принципиальный сдвиг. В 2026 году расширился спектр ожиданий от ИИ. Ещё два года назад тезис «давайте будем генерировать картинки через Sora, это тренд, а там посмотрим» воспринимался нормально, теперь же такой беззаботности бизнес позволить себе не может. Нужны конкретные цифры, как внедрение ИИ повлияло на выручку, затраты или операционную маржу.

Проекты, не демонстрирующие бизнес-эффекта через 3-6 месяцев, должны попадать под сокращение и не идти в повсеместное развертывание.

Согласно отчёту S&P Global, в 2025 году 42% компаний свернули большинство своих ИИ-инициатив, цифра поражает, это вдвое больше, чем годом ранее. Оказалось, что закупить доступ к большим языковым моделям и запустить десяток разрозненных пилотов недостаточно. Ниже разберу две ключевые ошибки, которые приводят к такой статистике, и способах их исправить.

Ошибка 1: ИИ-трансформация без стратегии, привязанной к реализации

Начинать внедрение ИИ нужно с аудита текущих бизнес-процессов и составления комплексной стратегии ИИ-трансформации.

Разрыв между «стратегией на бумаге» и её реализацией – критический фактор провала.

Как выглядит План Б без стратегии с кодовым названием «Не повторять, выполнено профессионалами по сбору всех ошибок в одном проекте»:

Бизнес-стратегия и ИИ живут отдельно

ИТ-отдел делает какие-то проекты по внедрению ИИ, но у заказчиков проблемы совершенно в других функциях. До начала внедрения проведите аудит текущего состояния компании, бизнес-процессов и потребностей и только после этого формируйте пул ИИ-инициатив.

Не рассчитаны бизнес-метрики

Никто не может ответить на вопрос: «Как мы поймём, что проект удался?». В итоге инициативу закрывают без внятных выводов, деньги и время потрачены, мотивации у команды ноль.

Замените расплывчатое «улучшить поиск по документам» на «снизить время обработки заказа на 30%» и оцифровка результатов не заставит себя ждать.

Нет приоритизации

Компания распыляет ресурсы на 15 направлений вместо фокуса на 2-3 сценариях с наибольшим потенциалом ROI, протестируйте на горизонте 3-6 месяцев эффективность и только после этого принимайте решение о том, какие проекты продолжать.

Ошибка 2: Саботаж сотрудников и отсутствие ИИ-культуры

Вторая причина провала лежит в гуманитарной плоскости, и о ней часто забывают в пылу технологических дискуссий. К примеру, ИТ-отдел может развернуть идеальную систему предиктивной аналитики, но она будет простаивать. В чем причина? В людях и том, что руководитель ИИ-трансформации не учел психологический фактор.

Саботаж сотрудников зачастую обусловлен страхом увольнения (сотрудники видят в ИИ конкурента, который заменит их на рабочем месте), недоверием (специалист с 20-летним стажем скорее доверится своей интуиции, чем чёрному ящику, логику которого он не понимает), а также отсутствие ролевой модели и ответственных, когда руководители подразделений не берут на себя роль ИИ-амбассадоров, демонстрируя скепсис или откровенное игнорирование новых инструментов.

Как результат мы получаем, что ИИ внедрен, но им никто не пользуется, а значит эффект от инициативы равен нулю.

Решение проблемы с саботажем при внедрении нового в работу нашел еще Джон Коттер.

Чтобы изменить организацию, необходимо создать готовность персонала к изменениям через изменение корпоративной культуры.

Под изменением корпоративной культуры в контексте ИИ-трансформации я подразумеваю следующее:

Проведение оценки готовности персонала к изменениям
Работа с принятием сотрудниками изменений. Слушайте их опасения, работайте с возражениями, регулярные встречи с командами позволят выявить недовольство на ранних этапах и адаптировать коммуникацию и решения под их реальные нужды, кратно снизив уровень сопротивления
Определение владельца процесса, ответственного за его P&L. Именно он способен мотивировать команду на использование новых инструментов
Создание комфортной среды, в которой сами сотрудники являются драйверами изменений
Обучение персонала работе с цифровыми технологиями, повышение их цифровых компетенций и навыков
Взращивание культуры работы с данными
Внедрение метрик освоения технологии. Отслеживайте процент активных пользователей, NPS и частоту использования системы

Статистика о закрытии 42% проектов это индикатор того, что ИТ-директору пора выходить из роли технического заказчика и становиться архитектором изменений.

Необходимо уже сегодня пересмотреть портфель проектов: отсеять те, что не привязаны к конкретным финансовым KPI, и инвестировать не только в инфраструктуру, но и в обучение сотрудников и управление изменениями. Иначе следующая итерация отчётов со статистикой по внедрению ИИ будет ещё жёстче.